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大家都知道用戶運營，但是大多數(shù)人并未真正了解用戶運營是什么？本文筆者將與大家分享自己對于狹義用戶運營的一些理解和看法，并通過兩個案例來更進一步地幫助大家理解。

很多公司做運營的人，每天都忙著做各種活動、抓熱點、做專題，更高階一點每天看數(shù)據(jù)、搭體系等，反正各種高端酷炫拽的詞，使勁往上招呼。

但如果你仔細觀察過，你發(fā)現(xiàn)大多數(shù)公司的用戶運營，簡單爛到渣渣。這種情況，即使在很多獨角獸企業(yè)都存在。

我們先來看某公司的【用戶運營】的招聘要求（該公司是一家知名的教育公司）：

1. 負責(zé)用戶管理體系的建立、維護、完善，用戶留在和生命周期管理。
2. 負責(zé)線上活動基礎(chǔ)運營工作，能夠完成客戶內(nèi)容規(guī)劃以及基礎(chǔ)執(zhí)行，負責(zé)社群氛圍/內(nèi)容營造。
3. 搜集、分析用戶行為數(shù)據(jù)和用戶反饋，為活動運營、內(nèi)容運營等提供建議，協(xié)同配合提升新增、活躍、留在、交易量等各種指標(biāo)。
4. 負責(zé)利用個性化、精細化運營手段，提升用戶體驗，提升新用戶轉(zhuǎn)化投資率。

你能通過個招聘要求，看出來究竟什么是用戶運營嗎？

絕大多數(shù)人都在說的用戶運營，但實際上大多數(shù)人并沒有真正了解用戶運營的什么。

如果要廣義的定義用戶運營，流量運營、內(nèi)容運營、產(chǎn)品運營最終都會歸因到用戶運營，因為所有的運營體系最終服務(wù)的是用戶。

因此，本文中所指用戶運營，是狹義的用戶運營的定義，這樣才使得我們的大多數(shù)落地的工作容易聚焦。

一、狹義用戶運營做什么？

簡單的說，用戶運營就是：通過項目的不同階段，將客戶分成不同的類別，找出重要的客戶群體，然后針對關(guān)鍵類別的用戶作出引導(dǎo)轉(zhuǎn)化。

所以，你知道了，其實即使在同一家公司，用戶運營所作的工作也不是一成不變的。比如滴滴打車，在前期搶占市場份額，和后期拉伸GMV階段，用戶運營的工作可能是完全不同的。

如果要簡單的說一下運營究竟干了哪些事，其實大概就是下面三個部分，其中2和3一般是互相循環(huán)的：

1. 拉新/下載/注冊
2. 留存/轉(zhuǎn)化/付費
3. 活躍/黏性/復(fù)購

很多時候，1的工作范圍，和市場、營銷都會有很大的重合部分，甚至我們一直在談的增長黑客，得都屬于1的工作內(nèi)容。

因此1的工作邏輯，有一定程序上通常與2和3都不太一樣。而用戶運營，主要就集中在2和3部分。

第2點狹義用戶運營就做三件事：

1. 把用戶類別分出來

有很多運營不屑一顧，用戶分類不是很容易的事情嗎？

用戶畫像、用戶管理體系、用戶分級制度、你知道有太多的專業(yè)術(shù)語用于描述用戶分類這件事情。

我見過很多運營籠統(tǒng)的將用戶劃分為：新用戶、興趣用戶、付費用戶、活躍用戶等等，看起來似乎合情合理，但如果真的這么分，又過于籠統(tǒng)而粗略。很容易讓你在工作的時候，無從下手。

用戶是活生生的個體，他們的行為表現(xiàn)出來是一條條數(shù)據(jù)，但用戶絕不是一條條數(shù)據(jù)！事實上，用戶的行為，會涉及到時間、地點、環(huán)境、社會事件等大量事件的影響，因此運營人應(yīng)該針對自己的產(chǎn)品構(gòu)建大量不同的用戶模型。

比如，我曾經(jīng)給某款產(chǎn)品做出過如下的用戶分類：

1. 2.0版本更新前 付費超過5次的（這個可能涉及到重大版本更新）
2. 2.0版本更新前未付費，轉(zhuǎn)化付費的（客單價低的產(chǎn)品這么分不太科學(xué)，適合高客單價的產(chǎn)品）
3. 注冊3個月內(nèi)未轉(zhuǎn)化并流失的客戶（客戶畫像及特征）
4. 注冊3個月內(nèi)未轉(zhuǎn)化，但一直登陸的客戶（客戶畫像及特征）
5. 真實評論超過30字的用戶
6. ……

一個產(chǎn)品的用戶分下來，大概能分出20-30種客戶類型。而且，有的用戶類型，很可能只在運營體系里存在了1個星期，然后就迅速的成為記錄在運營日志里的古董數(shù)據(jù)。

關(guān)于如何進行用戶分類，其實有很多方法論，以后有機會詳細的展開討論1-2種！

當(dāng)你的產(chǎn)品可以做出這樣的用戶分類后，你就可以然后針對每個類型的客戶，去想解決方案。

2. 這些關(guān)鍵用戶曾經(jīng)干了什么

當(dāng)你按照上面方法將用戶進行了將近幾十種分類方法后，你就會迅速的發(fā)現(xiàn)，在這個分類中，某一類或多類用戶存在嚴重的問題。

比如：在不同的項目階段，你可能關(guān)注的數(shù)據(jù)分別不一樣。

• 有時候，你可能會更多的關(guān)注整體的轉(zhuǎn)化用戶。
• 有時候，你會更多的關(guān)注復(fù)購、日活、高黏性用戶。

如果想高效的拉升運營數(shù)據(jù)，只需要這部分關(guān)鍵類型用戶可以做到一定程度的數(shù)量變化就好辦了。

而你一定可以通過統(tǒng)計軟件（各個每家的統(tǒng)計軟件、方法可能都不一樣，就不展開了），找到他們的關(guān)鍵著陸頁、跳出頁等一些類似的行為特征。

聽起來簡單吧？相信我，這一步絕對不簡單，不信你做著瞧。

3. 干擾并轉(zhuǎn)化這些客戶

當(dāng)你找到關(guān)鍵性的一兩類用戶以后，可以在他們與其他用戶明顯不同的著陸頁、跳出頁等，針對這些頁面，去做針對性的活動、圖片、價格等信息的優(yōu)化。

舉幾個例子：

• 當(dāng)你發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)化率平均高于3%的用戶都訪問過某一頁面之后，你就應(yīng)該嘗試把這些頁面，推送給低轉(zhuǎn)化的人群，進行相應(yīng)的數(shù)據(jù)測試。
• 當(dāng)你發(fā)現(xiàn)相當(dāng)大數(shù)量的流失用戶在流失前訪問過售后政策頁面之后，你就應(yīng)該趕緊檢查這些售后政策是不是里面有什么沒有注意的大漏洞。

相信到這里， 這些就已經(jīng)難不住你了。

至于怎么去干擾這些用戶？相信活動運營、內(nèi)容運營大顯身手的機會就來了！

案例1：

之前有個創(chuàng)業(yè)公司，是某化旗下投資的加油APP，用戶下載了這個app加油，可以享受一定補貼或者優(yōu)惠，優(yōu)惠力度還是挺不錯的，加滿一箱油基本能節(jié)省十幾塊錢到幾十塊錢不等。

在初期推廣的時候，利用了線下的加油站網(wǎng)點做地推，以及加油營業(yè)員的引導(dǎo)使用，再加上一定的優(yōu)惠補貼方式，APP的下載量和訂單量還取得了不錯的效果。

初期看起來形勢一片大好，但當(dāng)這些行業(yè)一旦停止以后，數(shù)據(jù)立刻滑坡，嚴重到什么程度？數(shù)據(jù)連原來的零頭都不夠！

在我們仔細分析完用戶群體特征后，發(fā)現(xiàn)有個很典型的客戶群：

而這類客戶，是可以最高效拉升數(shù)據(jù)的關(guān)鍵群體。

我們再查找了一下這類用戶的行為特征，發(fā)現(xiàn)他們與其他用戶相比，“每日特惠”頁面，打開的頻率明顯要高于佛系用戶群（經(jīng)常使用APP加油，結(jié)算過程中有優(yōu)惠就用，沒優(yōu)惠也無所謂，就為了賺積分）。

這時候，他們就在補貼活動的頁面，加入了養(yǎng)成類的游戲小元素，具體的類型可以參考支付寶的森林、小雞的玩法，照著人家的來就行。

用戶原本是薅羊毛占便宜的需求，但最后被養(yǎng)成類的需求給吸引在APP上。并被轉(zhuǎn)化成了目標(biāo)客戶。

案例2：

有個朋友公司，他們做的線上培訓(xùn)，把不同類型的素質(zhì)教育的商家課程，放到APP和網(wǎng)站上，各個機構(gòu)之間互相獨立開來。數(shù)據(jù)上雖然也不算太難看，但我們在經(jīng)過討論后覺得，數(shù)據(jù)還有進一步拉升的可能。

原因如下：

1. 單獨報名某類客戶的用戶比例高達90%。
2. 用戶在學(xué)習(xí)書法、跆拳道方面的需求，幾乎是高度重疊的（原因自己想去）。
3. 有約3%的用戶，曾經(jīng)被打包課程吸引，進行了跨學(xué)科報名。
4. 理論上，我們可以將學(xué)的需求，某種程度上變成曬的需求。（比如：將keep健身的需求，變成用戶在朋友圈曬的需求）
5. 書法用戶在“學(xué)習(xí)圈”曬作品的比例遠遠大于其他學(xué)習(xí)用戶。

于是，他們加入了用戶榮譽，就靠一個文武雙全的勛章（實際上，這個勛章系統(tǒng)非常復(fù)雜，還有實物層面的表現(xiàn)，比如：為用戶郵寄到學(xué)校等），并在學(xué)習(xí)圈進行了針對性的引導(dǎo)，把相當(dāng)比例的書法學(xué)員，轉(zhuǎn)化成了跆拳道的學(xué)員。

這意味著：在保持原有數(shù)據(jù)不變的情況下，用戶付款單價可能會提升一倍，這也是用戶運營的一個好例子。

那么，把你現(xiàn)在的用戶進行盡可能復(fù)雜的分類，然后找到他們的共同點（行為特征），在這些行為特征的關(guān)鍵路徑上，進行運營干擾，拉升數(shù)據(jù)……

就是狹義的用戶運營的方法論，你大概明白了嗎？

作者：大麥，多年運營從業(yè)者、創(chuàng)業(yè)者；熱衷于電商、運營圈、移動互聯(lián)網(wǎng)、人工智能、新物種等。

本文由 @大麥 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載。

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